logit 关键变量被omitted

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我想问您一个问题，我做logit回归的时候还会出现关键变量omitted 的情况，我看论坛上有人说是因为共线性的问题，可是我用LPM 就不会出现这种情况，可能是因为什么原因呢？如果是共线性的原因 那么logit 模型该怎么诊断共线性？怎么解决共线性问题呢？ 谢谢


Logistic regression                               Number of obs   =       1078
                                                  LR chi2(11)     =      61.55
                                                  Prob > chi2     =     0.0000
Log likelihood = -217.51475                       Pseudo R2       =     0.1239

------------------------------------------------------------------------------
agriculture |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
        land |          0  (omitted)
   circuland |   1.742689   .9111437     1.91   0.056    -.0431198    3.528498
   fproperty |  -.0002203   .0001797    -1.23   0.220    -.0005725    .0001318
     welfare |  -.0000252   .0000226    -1.11   0.265    -.0000696    .0000191
      indinc |   .0000152   7.25e-06     2.10   0.036     1.00e-06    .0000294
        town |  -.0118864   .0077782    -1.53   0.126    -.0271314    .0033586
    distance |   .0000242   .0000677     0.36   0.721    -.0001086    .0001569
        fedu |   .0000139   .0000217     0.64   0.523    -.0000287    .0000565
        fmed |  -.0000499   .0000393    -1.27   0.204    -.0001268    .0000271
        food |   7.65e-06     .00001     0.76   0.446     -.000012    .0000273
  familysize |   .1931331   .0730932     2.64   0.008      .049873    .3363933
     gap_fam |  -.0271169   .0491365    -0.55   0.581    -.1234227    .0691888
       _cons |   -3.23602   .3963019    -8.17   0.000    -4.012757   -2.459282
------------------------------------------------------------------------------

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关键词：omitted logit 关键变量 MIT ITT 模型

你把lpm的结果也贴出来

蓝色 发表于 2016-12-31 14:44
你把lpm的结果也贴出来

     Source |       SS       df       MS              Number of obs =    4322
-------------+------------------------------           F( 12,  4309) =  123.09
       Model |  197.857306    12  16.4881088           Prob > F      =  0.0000
    Residual |  577.182028  4309  .133948022           R-squared     =  0.2553
-------------+------------------------------           Adj R-squared =  0.2532
       Total |  775.039334  4321  .179365733           Root MSE      =  .36599

------------------------------------------------------------------------------
agriculture |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
        land |   .0236624   .0008426    28.08   0.000     .0220106    .0253143
   circuland |   .0059189    .001523     3.89   0.000      .002933    .0089048
   fproperty |   2.82e-07   2.07e-07     1.36   0.174    -1.25e-07    6.88e-07
     welfare |  -.0000171   1.26e-06   -13.59   0.000    -.0000196   -.0000147
      indinc |  -1.53e-06   5.81e-07    -2.63   0.009    -2.67e-06   -3.88e-07
        town |   .0000432   .0000987     0.44   0.662    -.0001503    .0002367
    distance |   2.61e-06   1.53e-06     1.71   0.088    -3.86e-07    5.61e-06
        fedu |  -3.32e-06   1.05e-06    -3.16   0.002    -5.38e-06   -1.26e-06
        fmed |  -1.29e-06   5.43e-07    -2.38   0.018    -2.36e-06   -2.26e-07
        food |  -7.54e-07   8.14e-07    -0.93   0.354    -2.35e-06    8.41e-07
  familysize |   .0345835   .0033504    10.32   0.000      .028015    .0411521
     gap_fam |  -.0047378    .001125    -4.21   0.000    -.0069433   -.0025323
       _cons |   .5474335   .0157844    34.68   0.000      .516488    .5783791
------------------------------------------------------------------------------
这是lpm 的结果   谢谢！！！

Number of obs 也差太多了。你这个肯定有问题

如同夏目版主讲的，观察值在 logitic regression 显然被消去了许多 (超过 3,000 笔)。所以我猜想你 show 出来的 Logistic regression 结果 _con 底下虚线后应该有一些种要讯息（请 check 一下）！

黃河泉 发表于 2017-1-2 08:56
如同夏目版主讲的，观察值在 logitic regression 显然被消去了许多 (超过 3,000 笔)。所以我猜想你 show 出 ...

数据都是一样的 我也不知道为什么观测值会差这么多     大概有什么原因呢？？

. reg agriculture land circuland    fproperty  welfare   indinc  town distance  fedu fmed food familysize gap_fam

      Source |       SS       df       MS              Number of obs =    4322
-------------+------------------------------           F( 12,  4309) =  123.09
       Model |  197.857306    12  16.4881088           Prob > F      =  0.0000
    Residual |  577.182028  4309  .133948022           R-squared     =  0.2553
-------------+------------------------------           Adj R-squared =  0.2532
       Total |  775.039334  4321  .179365733           Root MSE      =  .36599

------------------------------------------------------------------------------
agriculture |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
        land |   .0236624   .0008426    28.08   0.000     .0220106    .0253143
   circuland |   .0059189    .001523     3.89   0.000      .002933    .0089048
   fproperty |   2.82e-07   2.07e-07     1.36   0.174    -1.25e-07    6.88e-07
     welfare |  -.0000171   1.26e-06   -13.59   0.000    -.0000196   -.0000147
      indinc |  -1.53e-06   5.81e-07    -2.63   0.009    -2.67e-06   -3.88e-07
        town |   .0000432   .0000987     0.44   0.662    -.0001503    .0002367
    distance |   2.61e-06   1.53e-06     1.71   0.088    -3.86e-07    5.61e-06
        fedu |  -3.32e-06   1.05e-06    -3.16   0.002    -5.38e-06   -1.26e-06
        fmed |  -1.29e-06   5.43e-07    -2.38   0.018    -2.36e-06   -2.26e-07
        food |  -7.54e-07   8.14e-07    -0.93   0.354    -2.35e-06    8.41e-07
  familysize |   .0345835   .0033504    10.32   0.000      .028015    .0411521
     gap_fam |  -.0047378    .001125    -4.21   0.000    -.0069433   -.0025323
       _cons |   .5474335   .0157844    34.68   0.000      .516488    .5783791
------------------------------------------------------------------------------



Logistic regression                               Number of obs   =       1091
                                                  LR chi2(11)     =      69.11
                                                  Prob > chi2     =     0.0000
Log likelihood =  -248.9191                       Pseudo R2       =     0.1219

------------------------------------------------------------------------------
agriculture |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
        land |          0  (omitted)
   circuland |   2.626853   1.275029     2.06   0.039     .1278421    5.125865
   fproperty |  -.0002473   .0001854    -1.33   0.182    -.0006107    .0001162
     welfare |  -.0000317   .0000224    -1.42   0.157    -.0000756    .0000122
      indinc |   .0000154   7.10e-06     2.17   0.030     1.48e-06    .0000293
        town |  -.0014803   .0040322    -0.37   0.714    -.0093833    .0064228
    distance |   .0000755   .0000426     1.77   0.076    -7.98e-06     .000159
        fedu |   .0000134     .00002     0.67   0.505    -.0000259    .0000526
        fmed |  -.0000317   .0000296    -1.07   0.285    -.0000897    .0000263
        food |   8.71e-06   9.61e-06     0.91   0.364    -.0000101    .0000275
  familysize |   .2196182   .0660116     3.33   0.001     .0902379    .3489984
     gap_fam |  -.0288658   .0408267    -0.71   0.480    -.1088846    .0511529
       _cons |  -3.529878    .330779   -10.67   0.000    -4.178193   -2.881563
------------------------------------------------------------------------------
Note: 1 failure and 2 successes completely determined.

.
这是两次回归的结果，烦请指教 谢谢

夏目贵志 发表于 2017-1-2 02:30
Number of obs 也差太多了。你这个肯定有问题

这个数据只适合做logit 和probit  我只是想做一下lpm 不知都为什么结果观测值会差这么多,应该是什么为题呢？？谢谢指教

wentangyou 发表于 2017-1-2 12:53
这个数据只适合做logit 和probit  我只是想做一下lpm 不知都为什么结果观测值会差这么多,应该是什么为题呢 ...

我之前说的意思就是多半是你数据的问题（因为你的两个命令好像都没问题的样子）。所以你得把数据发出来看看。不然的话光猜是为什么是没有意义的。

夏目贵志 发表于 2017-1-2 13:35
我之前说的意思就是多半是你数据的问题（因为你的两个命令好像都没问题的样子）。所以你得把数据发出来看 ...

  好的，谢谢您  有可能是因为我把不符合条件的数据设置为缺失值的原因吗？

wentangyou 发表于 2017-1-2 14:21
好的，谢谢您  有可能是因为我把不符合条件的数据设置为缺失值的原因吗？

这个不好说。看不到数据都是瞎猜。